用matplotlib绘制非对称错误条

Question

我试图绘制不对称错误栏，这实际上是95%的置信区间。我得到的输出不是期望的结果。我不知道代码的哪一部分没有产生预期的结果。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


x = (18,20,22,24,26,28,30,32,34)
apo_average = (1933.877,1954.596,2058.192,2244.664,2265.383,2265.383,2306.821,2534.731,2576.169)
std_apo=(35.88652754,0,179.4326365,35.88652754,0,0,35.88652754,35.88652696,0)
error =  np.array(apo_average)
lower_error_apo=error-((4.303*(np.array(std_apo)))/np.sqrt(3))
higher_error_apo=error+((4.303*(np.array(std_apo)))/np.sqrt(3))
asymmetric_error_apo=[lower_error_apo, higher_error_apo]

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
plt.scatter(x,apo_average,marker='o',label="0 Cu", color='none', edgecolor='blue', linewidth='1')
ax.errorbar(x,apo_average,yerr=asymmetric_error_apo, markerfacecolor='blue',markeredgecolor='blue')

结果是

​

这是相当出乎意料的。例如，我打算为第一个错误条设置一个较低的错误值为1844.723，这与图片中显示的内容不一致。这种趋势在每条错误栏中都保持不变。

Answer 1

大多数情况下，它都有助于读取文献资料中的以下内容

xerr/yerr：标量或数组样，形状(N，)或形状(2，N)，可选 如果标量数len(N)类数组对象或N元素类数组对象，则在+/-value 中绘制相对于数据的错误条。默认为无。 如果形状为2xN的序列，则在-row1和+row2 中绘制相对于数据的错误条。

因此，您需要直接使用从标准差中计算出来的值，而不是将它们从平均值中减去或添加到平均值中。

lower_error_apo=(4.303*(np.array(std_apo)))/np.sqrt(3)
higher_error_apo=(4.303*(np.array(std_apo)))/np.sqrt(3)